当下正处于一个人工智能的大时代，数码产品的AI化已成主流，各类工作站与AI数据中心纷纷落地。然而在今年，行业将面临显存价格暴涨、能源紧缺的双重压力，叠加部分地区人工智能服务器集群本就存在的能源短缺问题，2026年转向更高效的计算方案将成为一个可能的趋势。
在此背景下，预计2026年年中前推出的M5 Pro款Mac mini，有望成为极具竞争力的选择。该机型将升级核心配置，搭载更多中央处理器（CPU）与图形处理器（GPU）核心，并配备容量更大的统一内存缓存。对于运行相对简单的机器学习（ML）算法及人工智能（AI）工作负载时，使用苹果自研芯片就比英伟达显卡的运营成本更低。这一结论已得到亚历克斯・齐斯金德近期视频内容的证实。
更重要的是，齐斯金德利用了雷电5的全新低延迟功能，该功能可绕开标准的 TCP/IP 网络协议栈，实现超高速、低延迟的Mac间连接，支持多台Mac实现高效集群化部署。即便面对部分要求更高的人工智能（AI）和机器学习（ML）任务，也能大幅提升处理能力。
并且根据专业爆料人士透露，M5 Pro的GPU将采用24核设计，且每个核心均配备专用神经网络加速器。这一配置将大幅提升M5 Pro款Mac mini处理复杂AI和机器学习工作负载的能力。再结合雷电5的集群优势，多台M5 Pro款Mac mini组成的系统，或将成为能源紧张、内存匮乏场景下，人工智能数据中心的切实可行替代方案。
同时苹果还占有自研芯片的另一大优势，统一内存苹果自研芯片采用统一内存架构，即中央CPU与GPU共享同一内存缓存。举例来说，M4 Pro款Mac Mini配备了64GB的统一内存，而英伟达 RTX 4090 显卡的内存仅为 24GB。受人工智能服务器对高带宽内存（HBM）的需求持续增长影响，DRAM内存成本不断飙升，而本身就具备充足统一内存的苹果自研芯片，或许将成为这一问题的的解决方案。
（文中图片来源于网络）
